Обследование деревьев: метод точечной четвертной выборки

Исследования деревьев важны для оценки биоразнообразия в лесах и выяснения структуры и здоровья лесных массивов. Метод точечной четвертной выборки является распространенным методом, используемым для количественной оценки состава леса.

Лесные массивы являются важным природным ресурсом и помогают поддерживать окружающую среду, оказывая при этом влияние на здоровье и качество жизни населения. Хорошее понимание состава лесов имеет важное значение для сохранения этого ресурса. Если лес очень разнообразен, он может свести к минимуму воздействие видоспецифичных вредителей или болезней. Если в подлеске доминируют инвазивные деревья, это может указывать на будущее вытеснение местных деревьев.

Точечная квотерная выборка является одним из наиболее часто используемых методов в лесных сообществах. Он используется для сбора информации о плотности, частоте и охвате видов деревьев, встречающихся в лесу. Данные, собранные с помощью этого метода, дают возможность оценить, как часто встречается тот или иной вид дерева, насколько распространены виды по отношению к другим, а также размеры деревьев, что может дать оценку возраста дерева и места, которое они занимают в экосистеме.

Точечно-центрированный метод имеет преимущества по сравнению с другими типами древовидных обследований. Он более эффективен, чем стандартный анализ участка, потому что требует лишь небольшой выборки по всему лесу, в отличие от обследования всех имеющихся деревьев. Несмотря на меньшую трудоемкость, было показано, что он дает сопоставимые результаты.

В этом видео показано, как выполнить точечную выборку квартала, как рассчитать данные связанного дерева и как проанализировать результаты опроса по точечному дереву квартала.

Метод точечного обследования четвертного дерева позволяет получить три основных количественных показателя для конкретного вида дерева: относительная плотность, относительная частота и относительная базальная площадь. Затем эти три значения складываются вместе, чтобы получить «значение важности» этого вида, которое может быть преобразовано в «значение относительной важности». Эта величина дает числовую количественную оценку распространенности и численности породы деревьев в лесу.

Метод точечной четверти использует древовидное измерение под названием «Диаметр на высоте груди», или DBH. Он измеряется на высоте 4,5 фута над существующим уклоном. После выбора места съемки устанавливается разрез, выбирается точка в лесу вдоль этого разреза, а территория вокруг нее разделяется на четыре четверти. В каждой четверти определяется ближайшее дерево с DBH более 40 см. Эта коллекция считается образцом большого дерева.

Далее в каждой четверти определяется ближайшее дерево с DBH более 2,5 см, но ниже 40 см. Они помечены как образец маленького дерева. Идентификация большого и маленького дерева в каждом квадранте позволяет сравнить высокую растительность, образующую полог, с более низким уровнем подлеска.

Используя эти простые измерения, можно рассчитать базальную площадь и значение важности для каждой породы деревьев. Базальная площадь — это площадь поперечного сечения одного дерева в DBH. Вычисление общей базальной площади всех деревьев вида является более точным способом понимания плотности породы и используется вместо количества деревьев на участке для учета размера деревьев.

Значение важности каждого вида рассчитывается для оценки относительного доминирования конкретного вида в лесном сообществе. Он учитывает, как часто вид встречается в лесу, общее количество особей вида и общую площадь леса, которую он занимает.

Теперь, когда мы знакомы с важностью опросов деревьев и принципами точечных квартальных обследований, давайте рассмотрим, как они проводятся в полевых условиях.

После того, как будет определен участок леса, проложите в лесу разрез длиной 150 м. Это может начаться в любом месте леса, но желательно вдали от опушки леса, чтобы свести к минимуму воздействие на границы внешних источников, таких как дороги.

Ставьте кол через каждые 50 м вдоль разреза. Каждый столб представляет собой центр четырех направлений компаса, которые делят место отбора проб на четыре четверти. При желании они могут быть пронумерованы по местоположению с одного конца.

В каждой четверти измеряется расстояние от кола до ближайшего дерева, любой породы, размером более 40 см в диаметре. Измерять следует только одно большое дерево в квартал, поэтому в общей сложности 16 деревьев записываются в категорию больших деревьев. Запишите расстояние до кола в сантиметрах для каждого.

На каждом измеренном дереве обратите внимание, расположены ли листья поочередно, мутовчато или наоборот. Затем соберите образец листьев для каждого из измеряемых деревьев.

Поместите образцы листьев на гербарную бумагу и пометьте их в соответствии с местом сбора, затем поместите в пресс для растений для последующей идентификации.

Для каждого дерева образцов с помощью ленты полевых измерений запишите DBH. Если вы используете специальную ленту DBH, считайте диаметр напрямую. С помощью обычной измерительной ленты измерьте окружность дерева, затем рассчитайте диаметр по формуле.

Затем повторите эти измерения для каждого квадранта, на каждом отрезке разреза для ближайшего дерева диаметром менее 40 см и более 2,5 см. Запишите их в отдельную категорию, помеченную как маленькие деревья.

Вернувшись в лабораторию, рассчитайте среднее расстояние от точки до дерева, плотность и базальную площадь для каждого вида. Затем эта информация может быть использована для создания значения важности. Во-первых, используя руководство по идентификации дерева или идентификационный ключ, определите каждое из измеренных деревьев в категориях больших и малых деревьев.

Вычислите среднее расстояние от точки до дерева для всей выборки больших и малых деревьев. Это среднее значение расстояния от группы деревьев до точки разреза.

Затем рассчитайте среднюю плотность, или количество деревьев на гектар как для больших, так и для малых групп деревьев, используя показанное уравнение. Запишите количество особей каждого вида деревьев в группе, а затем определите плотность по видам как для большой, так и для малой группы деревьев.

Преобразуйте измерения диаметра в площади для всех отобранных деревьев. Рассчитайте среднюю базальную площадь для каждого вида, вычислив среднее значение. Базальная площадь вида — это средняя базальная площадь этого вида, умноженная на его плотность. Далее для каждого вида рассчитайте относительную базальную площадь.

Определите частоту, с которой каждый вид встречается в каждой группе. Это определяется путем сравнения количества точек, в которых этот вид встречался из 4 отобранных точек. Например, если американский вяз находится во всех четырех точках квадранта, частота будет равна 1. Если серебристый клен обнаружен на уровне 2 из 4 баллов, частота будет равна 0,5 Теперь определите относительную частоту каждого вида для каждой группы.

Теперь можно рассчитать значение важности вида. Прибавьте относительную плотность к относительной частоте плюс относительная базальная площадь. Наконец, определите значение относительной важности для каждого вида.

Подводя итог, введем эти данные в график, который отображает значение важности для каждого вида по оси Y, расположенное в порядке возрастания важности, и название вида по оси X. Данные должны быть представлены в виде одного столбца для больших деревьев и одного столбца для маленьких деревьев.

Значение важности вида может достигать максимум 300 в исследовании, где наблюдается только один вид деревьев. Высокая важность не обязательно означает, что вид важен для здоровья леса. Вместо этого это просто указание на то, что вид в настоящее время доминирует в структуре леса.

Обследования деревьев используются для информирования ученых или землеустроителей по различным важным темам. Метод точечной четверти может быть применен в различных сценариях сбора информации.

Община может извлечь выгоду из инвентаризации деревьев для определения потребности в программе лесного хозяйства, если в местных лесах наблюдается высокая частота мертвых или больных деревьев. Такие деревья могут представлять опасность для здоровья из-за падающих ветвей или риск заражения для окружающих. Обнаружение большого количества мертвых или больных деревьев в лесу вызовет беспокойство у ученых-экологов и может быть ранним признаком плохих условий окружающей среды, включая кислотные дожди или загрязнение озоном.

Знание видового разнообразия в лесу может помочь землеустроителям разработать стратегии посадки. Они могут быть проинформированы об установлении руководящих принципов по ограничению или прекращению посадки обычных деревьев при одновременном добавлении новых или необычных полезных видов для поддержания разнообразия. Данные обследования деревьев также могут позволить менеджерам рассчитать стоимость услуг, предоставляемых конкретными породами деревьев, таких как контроль загрязнения воздуха или улавливание и хранение углерода, и адаптировать стратегии посадки на основе этих данных.

Вы только что посмотрели введение JoVE в Tree Surveying с использованием метода точек-центрированных кварталов. Теперь вы должны понять важность обследования деревьев, как проводить точечную квартальную съемку и как рассчитать структуру леса на основе измерений опроса. Спасибо за просмотр!